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dc.contributor.authorCanal-Alonso, Ángel
dc.contributor.authorEgido, Noelia
dc.contributor.authorJiménez, Pedro
dc.contributor.authorPrieto Tejedor, Javier 
dc.contributor.authorCorchado Rodríguez, Juan Manuel 
dc.date.accessioned2023-10-02T10:32:08Z
dc.date.available2023-10-02T10:32:08Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/153104
dc.description.abstract[ES]La aplicación de Deep Symbolic Learning en el análisis genómico ha comenzado a ganar tracción como un enfoque prometedor para interpretar y comprender vastos conjuntos de datos derivados de la secuenciación del ADN. Las técnicas de secuenciación de nueva generación (NGS) han revolucionado el campo de la genética clínica y la biología humana, generando volúmenes masivos de datos que requieren herramientas avanzadas para su análisis. Sin embargo, los métodos tradicionales a menudo resultan demasiado abstractos o complicados para el personal clínico. Este trabajo se centra en explorar cómo el Deep Symbolic Learning, un subcampo de la inteligencia artificial explicable (XAI), puede ser aplicado efectivamente a los datos de NGS. Se llevará a cabo una evaluación detallada de la adecuación de diferentes arquitecturas, con el objetivo final de ofrecer recomendaciones para su implementación en flujos de trabajo de secuenciación clínica.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectNext-Generation sequencinges_ES
dc.subjectExplainable Artificial Intelligencees_ES
dc.subjectDeep Symbolic Learninges_ES
dc.subject.meshComputational Biology *
dc.subject.meshGenome *
dc.subject.meshSequence Analysis *
dc.titleAplicación de Deep Symbolic Learning en NGSes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco2415 Biología Moleculares_ES
dc.relation.projectIDCCTT3/20/SA/0003es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.decsbiología computacional *
dc.subject.decsgenoma *
dc.subject.decsanálisis de secuencias *


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